Language
Country/Area
No result found
Como a matemática revela o mistério da epidemia? Revelando o poder dos modelos de doenças infecciosas!
À medida que a pandemia da COVID-19 se espalha pelo mundo, governos e agências de saúde pública precisam urgentemente de maneiras eficazes de prever a direção da epidemia e a eficácia das medidas de controle. Modelos matemáticos se tornaram uma ferramenta essencial para pesquisadores responderem a epidemias devido à sua importância na pesquisa de doenças infecciosas. Da análise inicial das causas de morte aos complexos modelos atuais de transmissão de vírus, a aplicação de modelos matemáticos na saúde pública tem uma história de centenas de anos e continua a evoluir e se desenvolver.
Modelos matemáticos não só podem prever o desenvolvimento de uma epidemia, mas também ajudar a desenvolver estratégias eficazes de resposta à saúde pública.
História dos modelos matemáticos
Os cientistas tentam quantificar as causas da morte desde John Graunt, no século XVII. A pesquisa de Grant é considerada o início da "teoria dos riscos concorrentes". Modelos matemáticos evoluíram ao longo do tempo, especialmente a modelagem matemática de Daniel Bernoulli em 1760, que forneceu com sucesso uma base para a vacinação. A base teórica.
Com o passar do tempo, no século XX, William Hamer e Ronald Ross usaram a lei do comportamento das massas para explicar o comportamento das epidemias, formando o modelo de doença infecciosa posterior de Kermack-McKendrick e Reed-Frost, que lançou as bases para modelos epidêmicos subsequentes.
Suposições e limitações do modelo
Embora os modelos matemáticos possam fornecer previsões valiosas, sua precisão geralmente depende das suposições feitas. Por exemplo, a suposição de "mistura homogênea" é uma das poucas suposições simplificadoras que podem ser verdadeiras ao tratar de uma cidade grande como Tóquio, como grupos com diferentes estruturas sociais interagem. Portanto, os resultados do modelo muitas vezes precisam ser ajustados de acordo com as condições reais.
Com base em suposições irrealistas, um modelo pode afetar sua precisão preditiva.
Tipos de modelos epidêmicos
Os modelos epidemiológicos podem ser divididos em modelos estocásticos e modelos determinísticos. Os modelos estocásticos levam em consideração a aleatoriedade entre as variáveis, enquanto os modelos determinísticos fornecem descrições matemáticas mais precisas ao lidar com grandes populações, como na previsão da infecção por tuberculose.
Ao mesmo tempo, existem modelos de campo dinâmico e médio, que consideram totalmente o impacto da estrutura social na propagação da epidemia e levam em consideração fatores comportamentais individuais.
Número básico de reprodução e estado persistente
O número básico de reprodução (R0) é um indicador-chave para avaliar se uma doença infecciosa pode se tornar epidêmica. Quando R0 é maior que 1, significa que cada pessoa infectada pode infectar mais de uma nova pessoa; inversamente, quando R0 é menos de 1, a epidemia provavelmente se espalhará. Irá desaparecer gradualmente. Este indicador não apenas ajudará especialistas em saúde pública a entender o impacto potencial da epidemia, mas também orientará estratégias de vacinação e imunidade de rebanho.
R0 é um indicador importante que determina se uma epidemia pode continuar.
Aplicação e impacto de modelos práticos
Hoje, modelos cada vez mais complexos, como modelos baseados em agentes (ABMs), são usados para simular a dinâmica de transmissão do SARS-CoV-2 para auxiliar na tomada de decisões em saúde pública. Apesar do complexo processo de construção e dos altos requisitos computacionais, modelos precisos ainda podem fornecer insights valiosos sobre futuras estratégias de prevenção de epidemias, especialmente na previsão de epidemias e na avaliação da eficácia de políticas de controle. Frequentemente vemos governos ao redor do mundo usando esses modelos para decidir sobre direções políticas, como bloqueios, distanciamento social e programas de vacinação.
Perspectivas futuras dos modelos matemáticos
Com o avanço da ciência e da tecnologia e o desenvolvimento da tecnologia de análise de dados, o papel dos modelos matemáticos na pesquisa epidêmica se tornará cada vez mais importante. Modelos futuros não se limitarão apenas à análise básica de doenças infecciosas, mas também poderão integrar elementos de bioinformática, redes sociais e ciências comportamentais psicológicas para simular com mais precisão o comportamento populacional e os padrões de transmissão de vírus.
Diante dos desafios futuros da epidemia, que novos avanços e mudanças você acha que os modelos matemáticos podem trazer?
